从嘈杂的轨迹推断潜在景观
摘要：粒子轨迹编码了它们的势能信息，然而从轨迹中可靠地提取势能是具有挑战性的。测量误差可能会破坏粒子的位置，并且势能的稀疏采样限制了在高能区域（如势垒）的数据。我们开发了一种贝叶斯方法来推断任意形状的势能以及测量噪声。作为对势能的高斯过程先验的替代，我们引入了结构化核插值到自然科学中，使我们能够将我们的分析扩展到大数据集。我们的方法在一维和二维实验轨迹中进行了验证，这些轨迹是在反馈陷阱中的粒子的。
作者：J. Shepard Bryan IV, Prithviraj Basak, John Bechhoefer, Steve Presse
论文ID：2202.02347
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2022-02-08